Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
12.239
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTEV (Jurnal Teknik Elektro dan Vokasional Jupiter SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Jurnal Sains dan Informatika : Research of Science and Informatic J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming METIK JURNAL JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Mantik JUKANTI (Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) JISA (Jurnal Informatika dan Sains) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Idealis : Indonesia Journal Information System Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Esensi Infokom: Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Pengabdian Masyarakat : Pemberdayaan, Inovasi dan Perubahan Kolaborasi Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang IJCOSIN : Indonesian Journal of Community Service and Innovation Jurnal Masyarakat Madani Indonesia eProceedings of Engineering Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa JURSIMA SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Jurnal Abdimas Indonesia Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Pengabdian Sosial RESLAJ: Religion Education Social Laa Roiba Journal Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) Jnanadharma KOMPUTASI
Dasril Aldo
Telkom University
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 128 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 128 Documents
Search

 9   10   11   12   13 
Klasifikasi Motif Batik Semarang Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan VGG16 Nafidanisa; Aldo, Dasril; Nicolaus
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Batik Semarang memiliki kekayaan motif sepertiAsem Arang, Blekok Warak, Gambang Semarangan, KembangSepatu, dan Semarangan. Untuk mendukung pelestariannya,penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi otomatismenggunakan Convolutional Neural Network (CNN) denganarsitektur VGG16 dan pendekatan transfer learning. Datasetberisi 1.360 citra diperoleh dari Kaggle, dengan preprocessingberupa resize ke 224×224 piksel dan normalisasi piksel.Pelatihan model dilakukan dengan variasi optimizer, learningrate, dan epoch. Evaluasi performa dilakukan menggunakanconfusion matrix, classification report, serta grafik akurasi danloss. Kombinasi terbaik menggunakan optimizer SGD, learningrate 0.01, dan 50 epoch, menghasilkan performa tinggi tanpaoverfitting. Model diimplementasikan ke dalam antarmukaStreamlit agar dapat digunakan secara praktis. Berdasarkananalisis prediksi tiap kelas, sistem mampu mengenali motifbatik secara akurat dan stabil. Penelitian ini diharapkan dapatmendukung digitalisasi batik melalui teknologi klasifikasi citra.Kata kunci— Batik, Klasifikasi, Convolutional NeuralNetwork, VGG16.I. PENDAHULUANIndonesia dikenal sebagai negara kepulauan yang kayaakan budaya, salah satunya adalah batik, yang telah menjadiwarisan tak benda dunia versi UNESCO sejak 2 Oktober2009. Batik tidak hanya sekadar kain bergambar, tetapi jugasarat dengan nilai estetika, historis, filosofis, sertamencerminkan identitas lokal setiap daerah. Masing-masingwilayah di Indonesia memiliki motif batik yang khas,termasuk Kota Semarang yang dikenal dengan motif sepertiAsem Arang, Blekok Warak, Gambang Semarangan,Kembang Sepatu, dan Semarangan. Keunikan motif tersebutmerepresentasikan kekayaan budaya masyarakat pesisir yangekspresif dan terbuka[1].Meskipun demikian, proses pengenalan dan klasifikasimotif batik masih dilakukan secara manual dan bergantungpada keahlian individu, sehingga menimbulkan tantangandalam hal kecepatan, efisiensi, dan akurasi. Untuk mengatasihal tersebut, diperlukan pemanfaatan teknologi, khususnyadalam bidang pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan.Salah satu pendekatan yang relevan adalah penggunaanConvolutional Neural Network (CNN), yang telah banyakditerapkan untuk tugas klasifikasi citra, termasuk dalampengenalan objek dan pola visual. CNN mampumengekstraksi fitur visual melalui lapisan konvolusi,pooling, dan fully connected secara bertahap[2].Penelitian terdahulu menunjukkan efektivitas CNNdalam klasifikasi gambar, termasuk batik. Misalnya, RizkiMawan (2020) berhasil mengklasifikasikan tiga jenis motifbatik dengan akurasi sebesar 85% menggunakan CNN[3].Selain itu, beberapa penelitian telah mengembangkan sistemklasifikasi batik dari daerah lain seperti Yogyakarta, Solo,dan Banyuwangi. Namun, klasifikasi motif batik Semarangmasih belum banyak dieksplorasi. Hal ini menjadi celahpenelitian yang penting untuk dikaji lebih lanjut[4].Penelitian ini bertujuan untuk membangun modelklasifikasi citra motif batik Semarang menggunakan metodeCNN dengan arsitektur VGG16 dan pendekatan transferlearning. VGG16 dipilih karena kesederhanaan strukturnya,penggunaan kernel kecil 3×3, serta kemampuan da
Perbandingan Algoritma Support Vector Machine Dan Algoritma Random Forest Dalam Prediksi Hipertensi Zefanya Yuni Br, Syaloom; Aldo, Dasril; Sa'adah, Aminatus
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Hipertensi merupakan salah satu penyakit tidakmenular yang berpotensi menimbulkan komplikasi serius danmenunjukkan tren peningkatan prevalensi baik secara globalmaupun nasional. Deteksi dini terhadap kondisi ini sangatpenting guna mencegah dampak kesehatan yang berbahaya.Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja duaalgoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine(SVM) dan Random Forest (RF), dalam memprediksi hipertensimenggunakan data rekam medis dari Puskesmas PurwokertoTimur I. Karena data hipertensi biasanya memiliki distribusikelas yang tidak seimbang, penelitian ini menerapkan teknikOversampling untuk menyeimbangkan data. Tahapanpenelitian mencakup preprocessing data, pembangunan modelmenggunakan algoritma SVM dan RF, serta evaluasi modeldengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasilpengujian menunjukkan bahwa algoritma RF memberikanhasil terbaik dengan akurasi mencapai 98,92%, sementaraSVM menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 83,91%.Berdasarkan temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwaalgoritma RF lebih efektif dalam melakukan prediksi hipertensipada data yang tidak seimbang, dan penerapan teknikOversampling secara signifikan dapat meningkatkan performamodel. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalampengembangan sistem prediksi hipertensi yang lebih akuratuntuk mendukung upaya pencegahan dan pengelolaankesehatan masyarakat.Kata kunci—hipertensi, Prediksi, Oversampling, RandomForest, Support Vector Machine
Identifikasi Dan Pengendalian Hama Tanaman Jambu Air Dengan Pendekatan Case Based Reasoning Berbasiskan Sistem Pakar Aldo, Dasril
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3: Juni 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023106556

Abstract

Tujuan dari penelitian ini untuk mengidentifikasi hama tanaman jambu air serta memberikan saran pengendalian terhadap hama yang teridentifikasi. Telah banyak penelitian sejenis, namun hanya terbatas kepada hasil identifikasi, namun tidak memberikan saran pengendalian. Tanaman jambu air sangat berpotensi untuk di budidayakan karena memiliki daya jual yang tinggi sehingga bisa membantu perekonomian masyarakat. Masih kurang nya informasi untuk masyarakat mengenai hama yang menyerang tanaman jambu air akan menyebabkan kerugian terhadap masyarakat yang melakukan pembudidayaan jambu air sehingga menyebabkan banyak permasalahan, seperti gagal panen, pertumbuhan tidak sempurna, buah menjadi busuk, daun mudah gugur dan permasalahan lainnya. Terdapat beberapa hama yang dapat menyerang tumbuhan jambu air, diantaranya: Hama Bactrocera spp, Hama Pagodiella hekmeyeri, Hama Attacus atlas L, Hama Phenacoccus manihoti, Hama Liriomyza sp, Hama Leptocorisa oratorius dan Hama Tungau. Sistem pakar merupakan salah satu solusi yang dapat menjadi solusi atas permasalahan tersebut. Masyarakat dapat melakukan konsultasi dengan menggunakan sistem pakar dengan cara memilih gejala yang tampak, maka sistem pakar akan memproses gejala yang dipilih kemudian melakukan diagnosis terhadap jenis hama menyerang tanaman jambu air dan memberikan solusi berupa pencegahan dan pengendalian. Metode yang digunakan adalah metode CBR untuk pengolahan data input gejala oleh user kemudian akan dicari nilai similarity terhadap masing-masing hama tanaman jambu air yang tersimpan pada base pengetahuan, metode ini sangat mudah diterapkan dan memiliki akurasi yang cukup tinggi. Dari 30 sampel data yang diuji terdapat 28 data yang valid dan 2 data tidak valid. Nilai akurasi diperoleh sebesar 93% maka metode CBR sangat cocok digunakan sebagai metode dalam pengembangan sistem pakar identifikasi tanaman jambu air.  AbstractThe purpose of this study was to identify pests of water guava plants and provide suggestions for controlling the identified pests. There have been many similar studies, but they are limited to the identification results and do not provide control suggestions. Water guava plants have the potential to be cultivated because they have high selling power, so they can help the community's economy. There still needs to be more information for the public about pests that attack water guava plants which will cause losses to people who cultivate guava, causing many problems, such as crop failure, imperfect growth, rotten fruit, leaves quickly falling, and other problems. Several pests can attack water guava plants, including Pests Bactrocera spp, Pests Pagodiella hekmeyeri, Pests Attacus atlas L, Pests Phenacoccus manihoti, Pests Liriomyza sp, Pests Leptocorisa oratorius, and Pests Mites. An expert system is one solution that can be a solution to these problems. The community can consult using an expert system by selecting visible symptoms, and then the expert system will process the selected symptoms, then diagnose the types of pests that attack the guava plant and provide solutions in the form of prevention and control. The method used is the CBR method for processing symptom input data by the user and then the similarity value for each guava plant pest is stored in the knowledge base, this method is very easy to apply and has fairly high accuracy. Of the 30 data samples tested, there are 28 valid data and 2 invalid data. The accuracy value obtained is 93%, so the CBR method is very suitable to be used as a method in developing an expert system for diagnosing guava plants.
Pengembangan Aplikasi Multimedia Interaktif Tanaman Hortikultura dengan Metode Multimedia Development Life Cycle Susi Irwanti; Ismail Nur Fuadi; Lathif Luqmanul Hakim; Riswan Azhari; Dasril Aldo
Reslaj: Religion Education Social Laa Roiba Journal Vol. 6 No. 6 (2024): RESLAJ: Religion Education Social Laa Roiba Journal
Publisher : Intitut Agama Islam Nasional Laa Roiba Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47467/reslaj.v6i6.2988

Abstract

The problem that is the main focus of this research is the lack of interesting interactive multimedia-based educational information media as a provider of information about venomous animals. This information should also be a concern because these venomous animals are very dangerous, especially for children who still lack information about this. The aim of this research is to become a source of educative information to the public, especially children, about venomous animals as attractive as possible and easy to use. Interactive multimedia is one solution to this problem. The Multimedia Development Life Cycle method is used as a guide in building interactive multimedia with the stages of Concept, Design, Material Collecting, Assembly, Testing and Distribution. From the results of testing in alpha testing all the features in this interactive multimedia can run well. With the results of beta testing on 30 respondents, they get a rating of 4.54 out of 5, so this interactive multimedia is very good and suitable for use as an educative information medium about venomous animals.
EXPERT SYSTEM WITH DEMPSTER-SHAFER METHOD FOR EARLY IDENTIFICATION OF DISEASES DUE TO COMPLICATIONS SYSTEMIC INFLAMMATORY RESPONSE SYNDROME Wido Paramadini, Adanti; Dasril Aldo; Yoka Fathoni, M.; Yohani Setiya Rafika Nur; Dading Qolbu Adi
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 5 No. 3 (2024): JUTIF Volume 5, Number 3, June 2024
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2024.5.3.2021

Abstract

Systemic Inflammatory Response Syndrome (SIRS) is a generalized inflammatory condition, triggered by various factors such as infection or trauma, which can lead to serious complications if not treated quickly. This condition is characterized by symptoms such as fever or hypothermia, tachycardia, tachypnea, and changes in white blood cell count. Complications that can arise from SIRS include Acute Respiratory Distress Syndrome (ARDS), which results in fluid in the alveoli and requires mechanical ventilation; acute encephalopathy, which leads to brain dysfunction; Asidosis Metabolik, indicating liver damage; hemolysis, which results in the breakdown of red blood cells; and Deep Vein Thrombosis (DVT), which is at risk of causing pulmonary embolism. To overcome this diagnostic challenge, this study implements the Dempster-Shafer method in an expert system, where it allows the aggregation and combination of various sources of evidence to produce degrees of belief and degrees of plausibility for each diagnostic hypothesis. By accounting for uncertainties and contradictions in the data, the system improves diagnostic accuracy through dynamically weighting and updating beliefs based on available evidence. This process allows early and accurate identification of SIRS complications, supporting appropriate medical intervention. System evaluation showed diagnostic accuracy of 93%, confirming the potential of expert systems in supporting rapid and precise clinical decision-making in managing SIRS complications.
Performance Comparison of LSTM Models with Various Optimizers and Activation Functions for Garlic Bulb Price Prediction Using Deep Learning Aldo, Dasril; Paramadini, Adanti Wido; Amrustian, Muhammad Afrizal
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 6 No. 2 (2025): JUTIF Volume 6, Number 2, April 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2025.6.2.4412

Abstract

Accurate commodity price forecasting is crucial for market stability and decision-making. This study evaluates the performance of the Long Short-Term Memory (LSTM) model using various activation functions and optimization algorithms for predicting garlic bulb prices. Historical price data was collected from panelharga.badanpangan.go.id and preprocessed through normalization and dataset splitting into training, validation, and test sets. The model was trained for 200 epochs using activation functions ReLU, Sigmoid, and Tanh, combined with optimization algorithms Adam, RMSprop, SGD, Adagrad, Adadelta, Nadam, and AdamW. Experimental results indicate that ReLU + Adam achieves the best performance with Final Epoch Loss of 0.001789, RMSE of 0.701632, MAPE of 0.009593, and R² of 0.909794, followed by Sigmoid + Nadam and Tanh + Adam, which also yielded high accuracy. These findings reinforce prior research, highlighting Adam and its momentum-based variants as effective optimizers for LSTM training. This study provides insights into selecting optimal activation functions and optimizers for commodity price forecasting. Future work may explore hybrid models and external factors, such as global market trends, to enhance predictive accuracy in time series data analysis.
Implementasi Website Teknologi Tepat Guna Sebagai Motor Penggerak Pemberdayaan Komunitas dan Inovasi Sosial Aldo, Dasril; P , Affriza Brilyan Relo Pambudi Agus; Zen, Bita Parga; Suleman, Gilang; Yasin, Feri
Jurnal Pengabdian Sosial Vol. 1 No. 8 (2024): Juni
Publisher : PT. Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/dbm4wt69

Abstract

Limbah Pustaka, sebuah inisiatif komunitas yang berfokus pada pengelolaan limbah dan edukasi lingkungan, menghadapi tantangan dalam memperluas dampaknya tanpa dukungan teknologi memadai. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk merevitalisasi Limbah Pustaka dengan mengimplementasikan website teknologi tepat guna sebagai motor penggerak pemberdayaan komunitas dan inovasi sosial. Metode pelaksanaan terdiri dari tiga tahap: pra-implementasi, implementasi, dan evaluasi. Pra-implementasi melibatkan survei yang menunjukkan bahwa 85% peserta belum pernah mengelola website, 90% tidak mampu mengedit video, dan 70% tidak bisa membuat poster digital. Tahap implementasi meliputi pelatihan intensif, di mana peserta diajarkan mengelola dan memperbarui konten website yang ada, mengedit video dasar, dan membuat poster digital. Hasil pelatihan menunjukkan peningkatan keterampilan peserta: 95% peserta berhasil mengelola website, 92% mampu mengedit video dasar, dan 85% dapat membuat poster digital berkualitas. Evaluasi akhir menunjukkan bahwa implementasi website meningkatkan visibilitas dan interaksi komunitas dengan publik sebesar 150%, serta meningkatkan partisipasi komunitas dalam kegiatan edukatif dan kreatif. Revitalisasi ini memperkuat kapasitas internal Limbah Pustaka dan memberikan model pemberdayaan komunitas berbasis teknologi yang dapat direplikasi di lokasi lain.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Ikan Bawal Bintang dengan Pendekatan Naive bayes Aldo, Dasril; Nur, Yohani Setiya Rafika; Fathoni, M. Yoka
Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Vol 8, No 2 (2023)
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/jpit.v8i2.4750

Abstract

 The star pomfret is a type of cultivated fish that has high economic prospects. The focus of the main problem in this study is the disease that attacks the star pomfret fish commodity. If this is allowed to continue, it will cause crop failure and cause the fishermen to lose money. Through this research, an expert system is one solution that can overcome these problems. The expert system built will apply the Naive Bayes method with the stages of entering the dataset into the database which will be used as training data, then the user inputs testing data to be processed into the Bayes method, in the final result the probability value of each disease will be displayed which will then be given recommendations on how to control it disease. From the symptoms selected by the user, namely: white or pale spots on the surface of the body, bleeding on the surface of the body, protruding eyes, the fish looks difficult to breathe, mucus production increases until the body runs out of mucus / roughness, fish lose their appetite, slow movement and slow growth get disease results Cryptocaryon with a value of 93.4. The results of tests carried out on 17 data obtained an accuracy value of 94% so that the expert system is suitable for use as a tool for diagnosing disease in pomfret
Multimedia Interaktif Pengenalan Kerajinan Tangan Budaya Indonesia dengan Metode MDLC Nugraha, Alfa Yudha; Saputra, Sandra; Hakim, Faiq Mufrih; Aldo, Dasril
Jurnal Esensi Infokom : Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 8 No 1 (2024)
Publisher : Institut Bisnis Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55886/infokom.v8i1.829

Abstract

Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah kekurangan sumber informasi edukatif interaktif berbasis multimedia yang menarik dan mudah diakses untuk menyediakan informasi tentang keragaman kerajinan tangan budaya Indonesia. Kekurangan ini menjadi kritis, terutama untuk meningkatkan minat generasi muda, khususnya anak-anak yang masih kekurangan pengetahuan mengenai kerajinan tangan tradisional dan untuk memberikan dorongan dalam mengapresiasi kekayaan budaya Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah menciptakan suatu yang menarik untuk sumber informasi edukatif, terutama untuk anak-anak, untuk memberikan informasi tentang kerajinan tangan budaya Indonesia. Multimedia interaktif dianggap sebagai solusi untuk mengatasi permasalahan ini. Penelitian ini menerapkan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) sebagai pedoman dalam pembangunan sumber informasi edukatif berbasis multimedia interaktif, melibatkan proses konseptualisasi, desain, pengumpulan material, perakitan, pengujian, dan distribusi. Dari hasil pengujian alpha testing menunjukkan bahwa seluruh fitur berjalan cukup baik dalam konteks media interaktif. Media interaktif ini sangat baik dan layak digunakan sebagai media informasi edukatif tentang kerajinan tangan, menurut hasil pengujian beta terhadap 20 responden, dengan rating 4,09 dari skala 5, menandakan bahwa kualitasnya sangat baik dan pantas digunakan sebagai sarana informasi edukatif mengenai kerajinan tangan budaya Indonesia.
Digitalisasi Eduwisata dan Peternakan Rakyat sebagai Model Pemberdayaan Masyarakat di Desa Muntang Aldo, Dasril; Kurniawat, Ajeng Dyah; Anwar, Toni; Mulyani, Sri; Fathan, Faizal Burhani Ulil; Al Faiz, M. Hanif; Maulana, Ihsan; An-Naayif, Hanief Taqiyuddien Adz-Dzaky
Jurnal Pengabdian Masyarakat: Pemberdayaan, Inovasi dan Perubahan Vol 5, No 6 (2025): JPM: Pemberdayaan, Inovasi dan Perubahan
Publisher : Penerbit Widina, Widina Media Utama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59818/jpm.v5i6.2281

Abstract

This community service program aims to transform Muntang Village, Kemangkon District, Purbalingga Regency into a digital-based literacy and people’s livestock education center. The activities were carried out through seven stages: needs assessment, socialization, digital system development, training on production and financial SOPs, implementation of an integrated system, mentoring, and sustainability evaluation. The results indicate significant improvements in management capacity, digital promotion, and financial efficiency. The implementation of production SOPs reached 100%, financial recording accuracy improved by 95%, community participation increased by 40%, and digital promotion activities grew by 200%. A satisfaction survey recorded an average score of 4.72 (very satisfied category). This program successfully established a community empowerment model based on digital literacy and appropriate technology that can be replicated in other villages toward a Smart Eduwisata Village.ABSTRAKProgram pengabdian ini bertujuan untuk mentransformasi Desa Muntang, Kecamatan Kemangkon, Kabupaten Purbalingga menjadi pusat eduwisata literasi dan peternakan rakyat berbasis digital. Kegiatan dilaksanakan melalui tujuh tahapan, meliputi observasi kebutuhan, sosialisasi, pengembangan sistem digital, pelatihan SOP produksi dan keuangan, penerapan sistem terintegrasi, pendampingan, serta evaluasi keberlanjutan. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan terhadap kapasitas manajemen, promosi digital, dan efisiensi keuangan komunitas. Penerapan SOP produksi mencapai 100%, akurasi pencatatan keuangan meningkat 95%, partisipasi masyarakat naik 40%, dan aktivitas promosi digital tumbuh hingga 200%. Survei kepuasan masyarakat memperoleh skor rata-rata 4,72 (kategori sangat puas). Program ini berhasil membangun model pemberdayaan masyarakat berbasis literasi digital dan teknologi tepat guna yang berpotensi direplikasi di desa lain menuju Smart Eduwisata Village.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abdillah, Alifia Dhia Abimanyu Abimanyu Achmad Solichin Adanti Wido Paramadini Adhe Nuzula Ramadlana Adriano, Riftian Dimas Affiyanti, Rakhma Yuli Afif Dwi Laksono Agung Irman Syaifudin Agustianto, Satya Helfi Ahmad Faishal Fahrisena Ahmad Riau Ardi Ahmad Rijal Arifin Ahmadi Ahun Ismi Aziz Ajeng Ayu Suryani Ajeng Dyah Kurniawati Aksaningtyas, Laeli Lutfiana Al 'Arifah, Difla Mazidah Al Faiz, M. Hanif Alfan Rizki Juliano Azitya Alifia Dhia Abdillah Alika, Shintia Dwi Alwendi, Alwendi Alzi Mula Baharsyah Amanah, Farah Sofiatul Nur Aminatus Sa’adah An-Naayif, Hanief Taqiyuddien Adz-Dzaky Andi Sano, Andreas Novito Andika Bayu S Andre Citro Febriliyan Lanyak Annisa Risqi Sulistya Kusuma Wardhani Apri, Muhamad Ar rasyid, Fauzan Cholis Ardanu, Riski Fitria Ardi - Ardi Ardi Ardi Ardi Ardi, Ahmad Riau Ardianto, Rian Arifin, Ahmad Rijal Army, Widya Lelisa Arrasyid, Zidhan Asti Herliana, Asti Auliya Burhanuddin Aziz, Ahun Ismi Bagus Ahmad Setiawan Baharsyah, Alzi Mula Bidayatul Masulah Bita Parga Zen Briliana, Carlita Wahyu Chevin, Virginawan Alessandro Dading Qolbu Adi Dading Qolbu Adi Damiana Trivinita L. B Dana Eko Wahyu Pambudi Danny Kurnianto Darmansah Darmansah, Darmansah Dedi Rahman Habibie Dedi Rahman Habibie Dedy Agung Prabowo Dedy Mirwansyah Deni Prasetyo Deni Prasetyo, Deni Denis Oktawandira Dewi Larasae Diah Ayu Lestari Diah Ayu Lestari, Diah Ayu Dian Maharani Dian Maharani Dian Riliyanda Difla Mazidah Al 'Arifah Dika Alim Mu’adin Dwi Satrio, Imam Edwin Adhi Wijaya Eko Wahyu Pambudi, Dana Elizabeth Christina Endro Muhammad Akbar Wijiantoro Fadhilatus Salamah, Khanif Rahmah Fahrezy, Fiqry Fahmy Dwe Fahrisena, Ahmad Faishal Fahrullah Fahrullah Faiz, M. Hanif Al Faizah Faizah Fajar Maulana . Farah Sofiatul Nur Amanah Farhan Aryo Pangestu Farhan Rasyid Kamaludin Farhan Yudha Pratama Fathan, Faizal Burhani Ulil Fau, Andrew Fauzi Ahmad Muda Febriliana, Miranda Dwi Feri Yasi Filfimo Yulfiz Ahsanul Hulqi Fiqrian, Muhammad Nafal Fiqry Fahmy Dwe Fahrezy Firmansyah, Muhammad Raafi'u Fuady, Tb. Dedy Gigih Attayauban Purnomo Gusla Nengsih, Yeyi Gustiwa, Risang Abdurrahman Hakim, Faiq Mufrih Halim Pratama, Muhammad Fajrul Hammam, Nizar Dhafirul Hanugrah Surya Purwaka Hariselmi Hariselmi Hariselmi Hariselmi Hariselmi, Hariselmi Hasby Arrahman Hermawaty Hermawaty Hidayat, Afifah Naurah Hutama, Iqbal Yoga Ihsan Maulana Ilwan Syafrinal Iqbal Yoga Hutama Irfan Venny Rahmayanti Irfanza Fadhly, Rafy Islam, Melinta Nurul Ismail Nur Fuadi Jaka Lintang Ramadhan Kamaludin, Farhan Rasyid Khairunnisa Samosir Khanif Rahmah Fadhilatus Salamah Kisviantari, Rizkyna Sekar Kristina Natasia Sinurat Kurniawan, Adrian Kurniawat, Ajeng Dyah Larasae, Dewi Lathif Luqmanul Hakim Lina Fatimah Lishobrina Linda Qornaeni Luqman Wahyudi M Yoka Fathoni M. Aldi Yudhi Pradana Mahazam Afrad Maryona Septiara Maulana Faridzal Eka Nugraha Maulana, Fajar Maulana, Ihsan Maulana, ⁠Ihsan Maulida, Elsa Melinda Br Ginting Melinta Nurul Islam Miftahul Ilmi Miftahul Ilmi, Miftahul Miranda Dwi Febriliana Muadin, Dika Alim Muhamad Apri Muhamad Apri Muhamad Azrino Gustalika Muhammad Afrizal Amrustian Muhammad Agus Muljanto Muhammad Briliantama Putra Muhammad Husni munir, Zainul Munir Nafidanisa Nanda Arista Rizki Nariza Wanti Wulan Sari Nia Annisa Ferani Tanjung Nicolaus Nizar Dhafirul Hammam Novanda Alim Setya Nugraha Nugraha, Alfa Yudha Nugraha, Maulana Faridzal Eka Nursaka Putra NURUL HIKMAH Nurul Hikmah Nyimas Ananda Putri Mulyono Oktavia, Laksmi Dwi Oktawandira, Denis P , Affriza Brilyan Relo Pambudi Agus Pambudi, Dana Eko Wahyu Pamuji, Yanuar Ikhsan Pangestu, Farhan Aryo Pradana, M. Aldi Yudhi Prakoso, Thorik Agung Pratama, Farhan Yudha Purnomo, Gigih Attayauban Putra, Muhammad Briliantama Putri, Yuliarni Rahayu, Trisna Kenti Rakhma Yuli Affiyanti Ramadhan, Firman Adi Ramadhan, Jaka Lintang Ramadhani, Rima Dias Ramadlana, Adhe Nuzula Rania Nur Hikmah Raspati, Mochamad Ravy Ratna Budiarti Dwi Rahayu Reza Iqbal Pramudya Rian Ardianto Rian Ardianto Richki Hardi Richo Richo Rifa Yanti Risfendra, Risfendra Riski Fitria Ardanu Riswan Azhari Riyani, Annisa Defitriana Rizkyna Sekar Kisviantari Rostina Rostina Rostina Rostina Sa'adah, Aminatus Sahara Sahara Salsabila, Luciana Sandhy Fernandez Sapta Eka Putra Saputra , Wahyu Andi Saputra, Candra Eka Saputra, Sandra Saputri, Sekar Isnaeni Nurul Saragih, Lorance Saraswati, RR Michelle Dewi Sarwenty, Putri Nabilah Satya Nur Hutama Sekar Isnaeni Nurul Saputri Setiawan, Bagus Ahmad Setyawan Suroso Sinurat, Kristina Natasia Sophia Deo Sandeva Sri Mulyani Sudianto, Sudianto Sulaeman, Gilang Suleman, Gilang Suprapto, Amelia Rut Suroso, Setyawan Susi Irwanti Susie Susie Syahputra, Dio Syaifudin, Agung Irman Tb. Dedy Fuady Tegar Alamsyah Tohari, Mohammad Amin Tondang, Beny Alphon Toni Anwar Trihastuti Yuniati Trisna Kenti Rahayu Usman, Muhammad Lulu Latif Utami, Annisaa Wanda Ilham Wanda Ilham Wardhani, Annisa Risqi Sulistya Kusuma Wendra, Yumai Widya Lelisa Army Wijaya, Edwin Adhi Wijaya, Trisno Wijiantoro, Endro Muhammad Akbar Yasin, Feri Yoga Madhasatya, Satriya Yogo Dwi Prasetyo Yohani Setiya Rafika Nur Yoka Fathoni, M. Yumai Wendra Yunita, Salsabila Firda Zefanya Yuni Br, Syaloom